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训练作业使用的多数据集。具体请参见表6。 model_id Long 训练作业的模型ID。 model_metric_list String 训练作业的模型评测参数。具体请参见表7。 system_metric_list String 训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String
AI引擎可使用的加速卡。 arch Array of strings AI引擎架构，目前共两种： x86_64 aarch64 status_list Array of strings AI引擎状态，目前共三种： normal (正常) deleted (已下线) deleting (下线中)
--clone oldname #克隆oldname环境为newname环境 package管理 conda list #查看当前环境下已安装的package conda list -n myenv #指定myenv环境下安装的package conda search numpy
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 log_file_list String 训练作业的日志文件名。单机作业日志仅有一个文件，分布式作业日志有多个文件。 请求示例 如下以获取“job_id”为10，
volumes属性列表 参数 参数类型 说明 nfs Object 共享文件系统类型的存储卷。仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体请参见表6。 host_path Object 主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体请参见表7。 表6 nfs属性列表
rate/pd_ranktable_tools.py --mode gen --prefill-server-list 4,5 --decode-server-list 6,7 --api-server --save-dir ./save_dir 执行后，会生成一个global_ranktable
响应Body参数 参数 参数类型 描述 apps Array of ApigAppDetailInfo objects APP基础信息数组，可能为空数组。 count Integer 查询到的APP数量。 total_count Integer APP总数量。 表5 ApigAppDetailInfo
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
l_map.pbtxt cannot be found 训练作业训练失败报错：TypeError: unhashable type: ‘list’ 父主题： 训练作业
/etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： Standard Notebook
obs:object:PutObject √ √ 查询模型列表 GET /v1/{project_id}/models modelarts:model:list - √ √ 删除模型 DELETE /v1/{project_id}/models/{model_id} modelarts:model:delete
dataset.delete_samples(samples) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 samples 是 List of String 待删除的样本ID列表。 父主题： 样本管理
) configs参数格式说明：SDK提供了ServiceConfig类对其定义，configs为list，list中的元组对象是ServiceConfig。定义代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
/etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
/etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 engines engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。
nsorflow/code/” 用于存储训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/data/” 用于存储数据集文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS
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